Deterministiline mudel: definitsioon. Peamised faktori deterministlikud mudelid

Modelleerimine on tänapäeva elu üks kõige olulisemaid vahendeid, kui nad soovivad tulevikku prognoosida. Ja see pole üllatav, sest selle meetodi täpsus on väga kõrge. Pöörake selle artikli raames välja, milline on deterministlik mudel.

Üldteave

Süsteemide deterministlikel mudelitel on funktsioon, mida saab analüütiliselt uurida, kui need on piisavalt lihtsad. Vastasel juhul võib märkimisväärse hulga võrrandite ja muutujate kasutamisel sel eesmärgil kasutada elektroonilisi arvuteid. Ja arvuti aitab üldjuhul oma lahenduse järgi ja leida vastuseid. Seetõttu peame muutma võrrandite süsteemi ja kasutama mõnda teist diskretsiooni. Ja see toob kaasa suurenenud arvutuste ebatäpsuse. Kõiki deterministlikke mudeleid iseloomustab asjaolu, et teadmised parameetritest teatud uuritud intervallis võimaldavad meil täielikult teada saada välismaal asuvate tuntud näitajate väljatöötamise dünaamikat.

Funktsioonid

Determineerivad matemaatilised mudelid ei võimalda mitme teguri mõju üheaegset kindlaksmääramist ega võta arvesse ka nende vastastikust asendatavust tagasisidesüsteemis. Mis nende funktsionaalsus on ehitatud? See põhineb matemaatilistel seadustel, mis kirjeldavad objekti füüsikalisi ja keemilisi protsesse. Selle tagajärjel on süsteemi käitumine ennustatav üsna täpselt.

Konstruktsioonide jaoks kasutatakse ka protsessi makrokineetikaga määratud soojus- ja materjalibilansi üldist võrrandit. Et prognoosimise täpsus oleks, peaks deterministilisel mudelis olema võimalikult suur esialgne informatsioon vaatlusaluse objekti minevikust. Seda saab rakendada nendele tehnilistele probleemidele, kus ühe või teise põhjusel on lubatud ignoreerida parameetrite väärtuste tegelikke kõikumisi ja nende mõõtmise tulemusi. Üheks kasutuseks on ka see, et juhuslikud vead võivad võrdsuste süsteemi lõplikul arvutamisel ebaoluliselt mõjutada.

Determineerivate mudelite tüübid

Need võivad olla mitteperioodilised. Mõlemad tüübid võivad olla ajas pidev. Neid tähistatakse ka diskreetsete impulsside jadana. Neid saab kirjeldada Laplace'i pildi või Fourier integraali abil.

Determineerivate tegurite mudelitel on teatud suhted protsessi sisend- ja väljundparameetrite vahel. Mudelid määratletakse loogiliste, diferentsiaal- ja algebraliste võrrandite abil (kuigi nende lahendusi, mis on kujutatud aja funktsioonina, võib samuti kasutada). Samuti võib arvestuste aluseks olla looduslikes tingimustes või kiirendatud korrosioonitestides saadud katseandmed. Iga deterministlik mudel näeb ette süsteemi teatud omaduste keskmistamise.

Kasutage majanduses

Vaatame praktilisi rakendusi. Selleks sobivad varude haldamise deterministid mudelid . Tuleb märkida, et need vormistatakse lineaarse programmitöö probleemide klassi.

Arvutustes on seega vaja määratleda järgmised näitajad: ressursikulud ja toodang erinevate tootmismeetodite abil, millest igaühel on oma intensiivsus; Muutujad, mis kirjeldavad käimasolevate protsesside kõiki omadusi (sh tooraine koos materjalidega). Kõik tuleb välja töötada. Iga üksiku ressursi, toote, teenuse - kõik see viiakse materjali tasakaalu.

Otsuste täielikkuse huvides on vaja ka tehtud otsuste kvaliteeti objektiivselt hinnata. Seega on deterministlikud majandusmudelid ideaalis sobivad protsesside kirjeldamiseks, mille puhul sõltub süsteemi esialgne olek. Elektrooniliste arvutitega töötamisel tuleb arvestada, et arvutid saavad töötada ainult fikseeritud teguritega.

Ehitusmudelid

Esitatavate tehnoloogiliste protsesside peamiste parameetrite esitamiseks võib jagada kahte tüüpi:

1. Lähenemismudelid. Nendes on individuaalsed tootmisüksused kujundatud nende funktsionaalsete piirivariantide fikseeritud vektorite komplektiga.
2. Muutuvate parameetritega mudelid. Sellisel juhul on kindlaks määratud teatud variatsioonivahemikud ja lisatakse täiendavad võrrandid, mis vastavad piirivariantide vektoritele.

Need deterministlikud tegurmudelid võimaldavad inimestel neid kasutada, et määrata kindlaks konkreetsete positsioonide mõju üksikutele omadustele. Kuid me ei saa eraldatud kõverate jaoks välja arvutatud väljendeid. Kui arvutatakse pideva tootmise dünaamilist optimeerimist, siis ei tohiks arvesse võtta tõenäosuslikku infot selle kohta, kuidas tehnoloogilised protsessid toimuvad .

Faktorite modelleerimine

Viiteid sellele võib näha kogu artiklis, kuid see on, me pole seda arutanud. Faktori modelleerimine tähendab, et peamised punktid, mille jaoks kvantitatiivne võrdlus on vajalik, on esile tõstetud. Seatud eesmärkide täitmiseks muudab uuring vormi.

Kui jäigalt kindlaks määratud mudelil on rohkem kui kaks tegurit, siis nimetatakse seda multifaktoriaalseks. Selle analüüsi saab läbi viia erinevate meetodite abil. Näiteks anname matemaatilise statistika. Selles olukorras peab ta eelnevalt kindlaks määratud ja välja töötatud a priori mudelite seisukohast ülesandeid. Valik nende seas põhineb mõistlikul esitlusel.

Mudeli kvalitatiivseks ehitamiseks on vaja kasutada tehnoloogilise protsessi olemuse ja selle põhjuste-mõju seoste teoreetilisi ja eksperimentaaluuringuid. See on meie uuritavate teemade peamine eelis. Determineeriva faktoranalüüsi mudelid võimaldavad täpse prognoosi paljudel meie elualadel. Tänu nende kvalitatiivsetele parameetritele ja universaalsusele on nad saanud nii laialdast levikut.

Cybernetic deterministid mudelid

Need on meile huvipakkuvad analüüsi aluseks olevate mööduva protsessi tõttu, mis esinevad mis tahes, isegi kõige ebaolulisemates muutustes väliskeskkonna agressiivsetes omadustes. Arvutuste lihtsuse ja kiiruse jaoks asendatakse olemasolev olukord lihtsustatud mudeliga. On oluline, et see vastab kõigile põhinõuetele.

Kõik vajalike parameetrite ühtsus sõltub automaatjuhtimissüsteemi tõhususest ja selle otsuste tõhususest. Samal ajal on vaja seda probleemi lahendada: seda rohkem teavet kogutakse, seda suurem on viga tõenäosus ja pikem töötlemisaeg. Kuid kui piirate oma andmete kogumist, võite toetuda vähem kindlale tulemusele. Seepärast on vaja leida kuldne keskmine, mis võimaldab saada piisavalt täpset informatsiooni ja samal ajal ei raskendata seda tarbetute elementidega asjatult.

Mitmekesistatav deterministlik mudel

See on üles ehitatud tegurite jagamisel nende paljudeks. Näiteks võite kaaluda toodete mahu (PP) moodustamise protsessi. Selleks on vaja tööjõudu (PC), materjale (M) ja energiat (E). Sellisel juhul saab PP-faktori lagundada komplekti (PC; M; E). See valik näitab tegurite süsteemi korduvat vormi ja selle eraldamise võimalust. Sellisel juhul võite kasutada selliseid teisendamismeetodeid: laienemist, formaalset lagunemist ja pikendamist. Esimene variant leidis laialdast rakendust analüüsis. Seda saab kasutada töötaja tegevuse efektiivsuse arvutamiseks jne.

Pikenduse korral asendatakse üks väärtus muude teguritega. Kuid lõpuks peaksite saama sama numbri. Ülalpool peeti pikenemise näidet. Siin on ainult ametlik lagunemine. See hõlmab esialgse faktorimudeli nimetaja laiendamist, asendades ühe või mitu parameetrit. Mõelge sellele näitele: arvutame toodangu kasumlikkust. Sel eesmärgil jagatakse kasumi summa kulude summaga. Korrutise puhul jagame ühe väärtuse asemel materjalide, personali, maksude jms kulude kokkuvõtte.

Tõenäosused

Oh, kui kõik läks täpselt nagu plaanitud! Kuid see juhtub harva. Seetõttu kasutatakse praktikas deterministlikke ja tõenäosuslikke mudeleid koos. Mida saab viimasest öelda? Nende eripära on see, et nad võtavad arvesse ka erinevaid tõenäosusi. Võtke näiteks järgmist. On kaks riiki. Seos nende vahel on väga halb. Kolmas isik otsustab, kas investeerida ühe riigi ettevõtetesse. Lõppude lõpuks, kui sõda lõpeb, kannatab kasum märkimisväärselt. Või võite tuua näiteks taime ehitamise suure seismilise aktiivsusega alasse. Lõppude lõpuks on olemas looduslikud tegurid, mida ei saa täpselt arvesse võtta, saate seda teha vaid ligikaudu.

Järeldus

Oleme uurinud, millised on deterministliku analüüsi mudelid. Paraku, õppida on väga hea, kuid neid täielikult mõista ja oskusi praktikas rakendada. Teoreetiline alus on juba olemas. Artikli raames esitati ka mõningaid lihtsaid näiteid. Lisaks on parem jälgida töömaterjali järkjärgulise komplikatsiooni teed. Võite natuke lihtsustada oma ülesannet ja hakata õppima tarkvara, mis võib vastavat simulatsiooni teha. Aga mis tahes valik, mõista põhitõdesid ja suuda vastata küsimustele, mis, kuidas ja miks on see ikkagi vajalik. Te peate õppima valima õige sisendi ja valima algusest sobivad tegevused. Siis saavad programmid oma ülesandeid edukalt täita.